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Leer la mente del mercado


TRIBUNA de Mark Robertson, gestor sénior de Carteras Multiactivos de NN Investment Partners. Comentario patrocinado por NN Investment Partners.

El aprendizaje automático, los datos masivos o big data y el estudio de los sesgos humanos están posibilitando una comprensión más profunda de las emociones que influyen en el comportamiento de los inversores. Cuando se incorporan estos elementos al proceso de inversión, se crea un marco sólido que protege frente a las trampas en las que suelen caer los inversores.

Durante una visita a San Francisco, tuve ocasión de reunirme con el Dr. Richard Peterson, el fundador de MarketPsych y una de las figuras más destacadas en el ámbito de la psicología financiera o behavioural finance. En esos momentos, ya habíamos incorporado el análisis del sentimiento del mercado a nuestro proceso de inversión, así que era una buena oportunidad para conocer los progresos que estaban realizándose en campos como el big data y la inteligencia artificial. El uso innovador de algoritmos que pueden leer noticias de prensa, combinado con una potencia de procesamiento impresionante, permite analizar el sentimiento del mercado y cuantificarlo a un nivel mucho más profundo del que podía conseguirse anteriormente. De este modo, se pueden elaborar índices a partir de miles de fuentes web, en muchos casos, apenas unos milisegundos después de su publicación, y tanto en ámbitos profesionales como en redes sociales.

Los algoritmos de autoaprendizaje desarrollados por el Dr. Peterson y su equipo pueden clasificar esta ingente cantidad de datos en índices referidos a sentimientos, como el optimismo, el miedo, la alegría o el conflicto. Con ello se abre una ventana en tiempo real a los sentimientos —positivos y negativos— que inciden en la evolución de los mercados. Lo acontecido durante el jueves negro de 1929, el lunes negro de 1987 y el hundimiento bursátil de 2008 muestra a las claras los efectos catastróficos que pueden tener estas variaciones en el ánimo del mercado. Poder sentarme con el Dr. Peterson y ver cómo había partido de su experimento de exploración cerebral en la Universidad de Stanford y había convertido esa investigación en una empresa puntera de software para análisis de noticias me ofreció una perspectiva reveladora del rumbo que estaba tomando la fusión de las personas y las tecnologías de datos en el mundo del análisis financiero.

La filosofía del equipo de Inversiones Multiactivos de NN Investment Partners es sencilla: aunar lo mejor del ser humano y las máquinas. Así, empleamos unos sólidos métodos estadísticos con el fin de evaluar si los datos que estamos recibiendo encierran contenidos informativos que pueden utilizarse para dar forma al conjunto de instrumentos que fundamentan nuestras decisiones de inversión. La estructura de este conjunto de instrumentos posibilita la introducción de una amplia variedad de indicadores, tanto fundamentales como conductuales, y creemos que los elementos conductuales pueden evaluarse desde el punto de vista de su valor predictivo con tanta precisión como los demás.

Estos instrumentos emplean noticias digitales y fuentes de redes sociales, convertidas en índices mediante técnicas de análisis de textos, con objeto de detectar el sentimiento en tiempo real en diferentes segmentos de los mercados de activos. Estos elementos conductuales se combinan con los análisis fundamentales de los mercados que realiza el equipo y brindan una perspectiva única sobre cómo se siente el mercado. El deseo de medir el sentimiento o el ánimo del mercado no es nuevo. Sin embargo, la aparición de las redes sociales, los algoritmos que aprenden solos y la capacidad para procesar grandes cantidades de datos, prácticamente en tiempo real, propician una forma radicalmente nueva de conseguirlo. Nosotros aplicamos estas técnicas a nuestro proceso de inversión.

De la forma en que los configuramos, estos instrumentos desarrollados internamente ofrecen un marco para evaluar mercados, formado en esencia por parámetros generados automáticamente que después utilizan nuestros estrategas y gestores de fondos para tejer, con sus propios análisis y perspectivas, una visión coherente de los mercados financieros. Una de las ventajas de usar estos instrumentos de este modo es que con ello se consigue protección frente a las conocidas trampas conductuales en las que caen los inversores, no solo la exuberancia irracional y el exceso de confianza, sino también el miedo y la aversión a las pérdidas.

El otro aspecto del proceso de toma de decisiones que podemos mejorar gracias a las máquinas es la capacidad de los estrategas y gestores de fondos para realizar previsiones. El ganador del premio Nobel Daniel Kahneman, en su libro Pensar rápido, pensar despacio, publicado en 2011, señala: "Que los profesionales tengan capacidad para desarrollar capacidades intuitivas desde la experiencia depende esencialmente de la calidad y la rapidez de la retroalimentación, así como de la suficiencia de las oportunidades prácticas".

Eso significa que podemos crear un marco en el que emplear el big data y los algoritmos de autoaprendizaje para crear modelos predictivos que evolucionen con los cambios en el panorama social y financiero. Esta información puede utilizarse después en el proceso de elaboración de previsiones, como retroalimentación a los usuarios cuando sus predicciones difieran de las generadas por los modelos, con el fin de reforzar la capacidad de los estrategas y gestores de fondos para realizar juicios en el mundo tremendamente incierto en el que nos movemos.

El uso del juicio humano, que aún sigue siendo más capaz de sopesar las complejidades de los acontecimientos geopolíticos, los vaivenes en las alianzas políticas, los cambios en el gobierno corporativo y las políticas de los bancos centrales, junto con la aplicación de modelos basados en datos que protegen frente a los sesgos humanos conocidos, crean un sistema que está en disposición de abordar con éxito el complejo y siempre cambiante mundo en el que invertimos.

Huelga decir que este no es el final de la historia; el big data y la inteligencia artificial estrecha (también llamada débil) son temas de máxima actualidad en estos días, pero es muy posible que la próxima oleada de innovación provenga de algo completamente diferente. En el futuro, los motores de nuestro proceso de inversión seguirán siendo el aprendizaje, la mejora y la adaptación dentro de un ciclo sin fin de tecnología e innovación.

 

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